声明
摘要
1 引言
1.1 压缩感知经典理论
1.1.1 部分Fourier随机矩阵
1.1.2 Gaussian随机矩阵
1.1.3 Subgaussian随机矩阵
1.1.4 结构随机矩阵
1.1.5 确定性矩阵
1.2 低秩矩阵恢复
1.3 关键性引理
1.3.1 零空间条件
1.3.2 稀疏表示
1.4 本文的主要内容
2 φ1最小化模型
2.1 RIP常数δtk(0<t<3/4)的猜测
2.2 证明
2.2.1 引理
2.2.2 信号精确恢复定理的证明
2.2.3 带噪音信号恢复结果的证明
3 φp最小化模型
3.1 最优的RIP上界
3.1.1 推广到低秩矩阵恢复
3.2 主要定理的证明
4 最优的D-RIP上界
4.1 关于字典的稀疏信号恢复
4.2 记号和引理
4.3 精确恢复
4.4 有界噪音的恢复
参考文献
附录
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